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#TALK

Machine learning et régulation numérique

L’objectif est de donner aux auditeurs les bases nécessaires pour comprendre le machine learning.

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Le machine learning est la science qui permet à un algorithme d’apprendre sans avoir été explicitement programmé pour cela. Elle est utilisée par les acteurs de la nouvelle économie pour le traitement de gros volumes de données, dans la traduction automatique, la reconnaissance de la parole, la classification de consommateur, la construction de réputation, ou la prévision des trafics. C’est la “régulation numérique”.

Nous parlerons des champs d’application du machine learning par les gros acteurs du numérique, de ses fondements mathématiques, des grands familles d’algorithmes et des outils disponibles pour mettre en pratique.

Découvrez les bases pour comprendre cette science et mesurer le potentiel des possibilités de son utilisation.

Didier Girard

Cloud Rider / GDE @Google / VP Engineering @Sfeir / PhD Machine Learning @EnsDeLyon

Guillaume Laforge

Guillaume Laforge is Developer Advocate for Google Cloud Platform, at day, focusing on serverless technologies, and at night, he is a Java Champion and wears his Apache Groovy hat.

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